このコースについて
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次における4の1コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

約9時間で修了

推奨:4 weeks, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語, スペイン語, ロシア語

学習内容

  • Check

    Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework

  • Check

    Build a basic neural network in TensorFlow

  • Check

    Train a neural network for a computer vision application

  • Check

    Understand how to use convolutions to improve your neural network

習得するスキル

Computer VisionTensorflowMachine Learning

次における4の1コース

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柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

約9時間で修了

推奨:4 weeks, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語, スペイン語, ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
6時間で修了

A New Programming Paradigm

4件のビデオ (合計16分), 5 readings, 3 quizzes
4件のビデオ
A primer in machine learning3 分
The ‘Hello World’ of neural networks5 分
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3 分
5件の学習用教材
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10 分
From rules to data10 分
Try it for yourself10 分
Introduction to Google Colaboratory10 分
Week 1 Resources10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz
2
7時間で修了

Introduction to Computer Vision

7件のビデオ (合計15分), 6 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
An Introduction to computer vision2 分
Writing code to load training data2 分
Coding a Computer Vision Neural Network2 分
Walk through a Notebook for computer vision3 分
Using Callbacks to control training1 分
Walk through a notebook with Callbacks1 分
6件の学習用教材
Exploring how to use data10 分
The structure of Fashion MNIST data10 分
See how it's done10 分
Get hands-on with computer vision1 時間
See how to implement Callbacks10 分
Week 2 Resources10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz
3
8時間で修了

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

6件のビデオ (合計19分), 6 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
What are convolutions and pooling?2 分
Implementing convolutional layers1 分
Implementing pooling layers4 分
Improving the Fashion classifier with convolutions4 分
Walking through convolutions3 分
6件の学習用教材
Coding convolutions and pooling layers10 分
Learn more about convolutions10 分
Getting hands-on, your first ConvNet10 分
Try it for yourself1 時間
Experiment with filters and pools1 時間
Week 3 Resources10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz
4
9時間で修了

Using Real-world Images

9件のビデオ (合計27分), 10 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Understanding ImageGenerator4 分
Defining a ConvNet to use complex images2 分
Training the ConvNet with fit_generator2 分
Walking through developing a ConvNet2 分
Walking through training the ConvNet with fit_generator3 分
Adding automatic validation to test accuracy4 分
Exploring the impact of compressing images3 分
A conversation with Andrew1 分
10件の学習用教材
Explore an impactful, real-world solution10 分
Designing the neural network10 分
Train the ConvNet with ImageGenerator10 分
Exploring the solution10 分
Training the neural network10 分
Experiment with the horse or human classifier1 時間
Get hands-on and use validation30 分
Get Hands-on with compacted images30 分
Week 4 Resources10 分
Wrap up10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz
4.7
918件のレビューChevron Right

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

43%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった

Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning からの人気レビュー

by ASMar 9th 2019

Good intro course, but google colab assignments need to be improved. And submitting a jupyter notebook was much more easier, why would I want to login to my google account to be a part of this course?

by RDAug 14th 2019

Great course to get started with building Convolutional Neural Networks in Keras for building Image Classifiers. This is probably the best way to get beginners into Deep Learning for Computer Vision.

講師

Avatar

Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

deeplearning.aiについて

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

TensorFlow in Practice専門講座について

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Courses 1-3 are available now, with Course 4 launching in July....
TensorFlow in Practice

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。